Grid布局又称网格布局，是W3C提出的一个二维布局系统，它与Flex布局有一定的相似性，都可以指定容器内部多个项目的位置。但它们也存在重大区别。Flex布局是轴线布局，只能指定"项目"针对轴线的位置，可以看作是一维布局。Grid布局则是将容器划分成"行"和"列"，产生单元格，然后指定"项目所在"的单元格，可以看作是二维布局。目前为止Grid布局是CSS中最为强大的布局方案。一、基础概念与浏览器支持截止目前为止许多浏览器都提供了对CSSGrid的原生支持，而且无需加浏览器前缀：Chrome（包括Android），Firefox，Edge，Safari（包括iOS）和Opera。另一方面，Int

文章目录一.什么是实际参数（实参）二.什么是形式参数（形参）三.形参与实参的关系这篇文章我们一起学习一下函数的参数，函数的参数分为实参和形参。一.什么是实际参数（实参）首先我们来学习实参，什么是实参呢？实际参数简称“实参”。在调用有参函数时，函数名后面括号中的参数称为“实参”，是我们真实传给函数的参数，实参可以是：常量、变量、表达式、函数等。无论实参是何种类型的量，在进行函数调用时，它们都必须有确定的值，以便把这些值传送给形参。下面我们写个代码来帮助大家理解：#includeintadd(intx,inty){ returnx+y;}intmain(){ inta=20; intb=30; i

1.为什么写这篇文章        相信很多做FreeRTOS开发的同学在查找偶现的死机问题时，都希望能有一个像Linuxcoredump一样的机制，能够将死机现场的寄存器信息和调用栈保存起来，但原生的FreeRTOS并没有提供类似机制。朱天龙老师的CmBacktrace库则是提供了一种针对ARMCortex-M系列MCU的死机现场和断言触发现场信息保存的方法。        CmBacktrace源码在Github和gitee上均可下载，这里贴一下不需要梯子的gitee仓库地址：CmBacktrace:ARMCortex-M系列MCU错误追踪库，有需要的同学可以自行前往下载。        

前言我们常说到程序的运行和代码的实现遵循高内聚和低耦合，理解一下这句话，模块中的功能在逻辑上是有关联的，模块之间依赖关系较弱。前端的组件同样遵循这套原则，单个组件的功能逻辑是完整的，组件与组件之间也没有强关联，那么如何保证组件之间的联系呢？在Vue和React中一般使用props响应式通信、bus事件总线、Pinia，Vuex，Mobx全局状态等等方式进行数据传递，类似的本篇文章也将介绍Web组件的通信方式插槽（Slots）插槽的使用在之前的文章介绍过，通过自定义标签中其他标签的slot属性与影子DOM的slot标签绑定达到传递组件的效果，本文就不做介绍属性（Attributes）在介绍创建自

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文章目录一.plt介绍二.安装与导入三.使用说明1.使用plt.plot与plt.show绘制并显示图像(1)曲线颜色（color简写为c）:(2)点型（标记marker）：(3)线型（linestyle简写为ls）：(4)剩余参数说明2.图像属性设置(1)坐标轴标签设置(2)图像标题设置(3)图例设置(4)坐标轴范围设置(5)坐标间隔设定(6)添加网格3.一张图像上绘制多个图4.在一张图上绘制双坐标轴一.plt介绍  python中的绘图工具：matplotli，专门用于画图。二.安装与导入  工具包安装：condainstallmatplotli  导入：importmatplotlib.

文章目录一、背景二、安装&基本使用1、获取CPU信息2、获取内存信息3、获取磁盘信息4、获取进程信息三、项目应用实战1、获取电脑整体的CPU、内存占用情况2、获取指定进程的CPU和内存占用信息代码3、将测试结果数据写入csv文件4、封装方法为函数，以便后续直接调用5、运行脚本6、生成的csv文件内容7、依赖测试数据生成趋势图，用于测试报告使用一、背景在Python的世界里，有一些库因其强大的功能和易用性而备受开发者们的喜爱。今天，我们要介绍的就是其中的一员——psutil库。psutil(pythonsystemandprocessutilities)是一个跨平台的第三方库，用于获取系统运行时

许多C语言初学者常常对scanf函数、表达式scanf("%d",&num)!=EOF的含义与其使用情况有些疑惑。本文通过一道牛客网例题，对该表达式进行说明和适当拓展；不需要引例的朋友可以直接跳转到讲解部分。希望对诸位读者有所帮助。目录一、引例-牛客网OJ题二、EOF与scanf函数的关系1.EOF(EndOfFile)  2.scanf函数   scanf演示 三、while(scanf("%d",&num)!=EOF)的使用四、总结一、引例-牛客网OJ题为了更好地说明这个表达式，我们以一道牛客网的题目作引例。题目链接贴在这里:牛客网习题-BC49判断两个数的大小关系https://www.

文章目录简介函数原型代码示例参考资料简介有的时候我们需要将两张图片在alpha通道进行混合，比如深度学习数据集增强方式MixUp。OpenCV的addWeighted提供了相关操作，此篇博客将详细介绍这个函数，并给出代码示例。🚀🚀函数原型outputImg=saturate(α∗inputImg1+β∗inputImg2+γ)\rmoutputImg=saturate(\alpha*inputImg1+\beta*inputImg2+\gamma)outputImg=saturate(α∗inputImg1+β∗inputImg2+γ)cv.addWeighted( src1,alpha,sr